PCNN赋时矩阵高斯噪声滤除算法

• 作者: 张文兴 王建国 闫海鹏
• 来源期刊: 中国测试
• 关键词: 脉冲耦合神经网络 赋时矩阵 高斯噪声 突触联结强度 可变值
• 年，卷（期）: 2016,（8）
• 所属期刊栏目: 测控技术
• 页码范围: 108-112
• 页数: 5页
• 字数: 3932字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11857/j.issn.1674-5124.2016.08.022

摘要

为消除图像降噪过程中传统降噪方法对图像边缘和细节的影响,提出一种基于改进脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)赋时矩阵的有效滤除高斯噪声算法。该算法将PCNN模型的突触联结强度改进为随神经元与其周围神经元相似程度不同而变化的可变值,并将PCNN神经元的点火时间记录在赋时矩阵中,根据点火时刻判断噪声点,选择滤波方式。实验结果表明：该算法能够有效去除高斯噪声,具有较强的降噪性能及很好的边缘与细节保护能力。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张文兴	内蒙古科技大学机械工程学院	39	127	6.0	8.0
2	王建国	内蒙古科技大学机械工程学院	112	350	8.0	11.0
3	闫海鹏	内蒙古科技大学机械工程学院	9	29	4.0	5.0